2.
2.4.4.Phân tích ảnh hưởng các biến định tính đến mức độ hài lòng
Thực hiện kiểm định Anova song song với kiểm định Bonferroni đối với các biến định tính: giới tính, tuổi, trình độ học vấn và thu nhập hàng tháng để kiểm định
xem liệu nó có ảnh hưởng phần nào đến sự hài lòng của KH không. Vậy, để thực hiện kiểm định trên, có các giả thuyết như sau:
H0: Không có sự khác biệt về sự hài lòng của KH giữa các nhóm KH nam và nữ.
H1: Không có sự khác biệt về sự hài lòng của KH giữa các nhóm KH có độ tuổi khác nhau.
H2: Không có sự khác biệt về sự hài lòng của KH giữa các nhóm KH có trình độ học vấn khác nhau .
H3: Không có sự khác biệt về sự hài lòng của KH giữa các nhóm KH có thu nhập hàng tháng khác nhau.
Bảng 2.9: Kết quả ANOVA các biến định tính
Yếu tố F Sig.
Giới tính 0.782 0.484
Tuổi 1.111 0.486
Trình độ học vấn 0.888 0.596
Thu nhập hàng tháng 5.11 0.004
Dựa vào kết quả tóm tắt ở trên, ta chấp nhận giả thuyết H0, H1, H2 nghĩa là các biến giới tính, tuổi, và trình độ học vấn không có sự khác biệt giữa các nhóm KH khi đánh giá về sự hài lòng của họ đối với chất lượng dịch vụ của công ty Viễn Thông A (giá trị Sig. rất lớn).
Chỉ có biến thu nhập hàng tháng với giá trị Sig. = 0.004 << 0.05 nên ta có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H3, nghĩa là có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê khi đánh giá về sự hài lòng của KH giữa các nhóm KH có thu nhập hàng tháng khác nhau. Cụ thể là:
Khác biệt giữa 2 nhóm KH có thu nhập từ 4-<10tr và >20tr.
Khác biệt giữa 2 nhóm KH có thu nhập từ 10-20tr và >20tr.
Dựa vào giá trị Mean trong bảng mô tả (phụ lục 9) ta thấy những người có thu nhập càng cao thì có xu hướng hài lòng càng cao khi đánh giá về chất lượng dịch vụ của Viễn Thông A. Vậy đứng ở khía cạnh doanh nghiệp, Viễn Thông A cần
chú ý đến yếu tố này từ đó đề ra những chính sách phù hợp hơn đối với từng phân khúc KH có thu nhập khác nhau để ngày càng mở rộng và nâng cao sự thõa mãn ở tất cả các phân khúc KH.
Hình 2.12: Mô hình kết quả nghiên cứu